一种基于制造技术

本申请提供了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于CNN
‑
LSTM
‑
Attention模型的机械比能预测与优化方法


[0001]本申请涉及油气开发
，尤其是涉及一种基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法
。

技术介绍

[0002]随着油气的勘探与开发的不断深入，所遇见的深层和复杂状况地层越来越多，对钻井技术提出了很多新的挑战
。
尤其对于超深井的钻井过程中，钻井的深度与地层的复杂性会极大提高钻井的难度，使得开采成本高昂
。
为了保证油气井开发的高收益和高效率，对钻井过程的远程监控和钻井参数优化是必不可少的，但现有的钻井参数优化有效性较差，难以推广适用
。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种针对钻井参数优化的基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法
。
[0004]本申请提供了一种基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法，包括：
[0005]S1
：获取目标井眼的随钻测井数据及录井数据，得到原始数据；
[0006]S2
：建立所述目标井眼的
Teale
机械比能优化模型，得到钻井参数，并根据所述钻井参数得到当前工况下的机械比能；
[0007]S3
：对所述测井数据及录井数据进行预处理，得到处理数据包；
[0008]S4
：建立
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
神经网络模型，利用处理数据包对神经网络模型进行训练，得到用于机械比能预测的神经网络模型；
[0009]S5
：利用所述用于机械比能预测的神经网络模型对目标井眼进行当前工况下机械比能预测，判断其针对目标井眼的适用性；
[0010]S6
：利用所述优化神经网络模型，通过优化钻压和转速的配比使得优化后机械比能小于所述目标井眼中当前位置机械比能
。
[0011]进一步地，在本申请的一些实施例中，在步骤
S2
中，所述
Teale
机械比能优化模型为：
[0012][0013]其中，
WOB
为钻压，
kN
；
T
为顶驱扭矩，
kN
·
m
；
RPMX
为钻头转速，
r/min
；
D
为钻头直径，
mm
；
ROP
为机械钻速，
m/h。
[0014]进一步地，在本申请的一些实施例中，在步骤
S1
中，所述测井数据及录井数据包括定期获取的岩石参数
、
钻头尺寸
、
钻井深度
、
大钩高度
、
钻时
、
钻速
、
大钩载荷
、
钻压
、
扭矩
、
顶驱转速
、
井下动力工具转速
、
钻头转速
、
立管压力
、
入口流量
、
出口流量
、
入口温度
、
出口温
度
、
入口电导率
、
出口电导率
、
入口密度
、
出口密度
、
总池体积
。
[0015]进一步地，在本申请的一些实施例中，在步骤
S3
中，所述预处理包括数据清洗和相关性分析
。
[0016]进一步地，在本申请的一些实施例中，数据清洗包括缺失值所在行的删除和异常值的处理
。
[0017]进一步地，在本申请的一些实施例中，所述相关性分析包括利用皮尔森相关性系数量化分析相关性，将计算所得的皮尔森相关性系数取绝对值以表征不同参数与
MSE
之间的线性相关程度
。
[0018]进一步地，在本申请的一些实施例中，在进行所述相关性分析之后，得到与
MSE
相关性系数的绝对值大于
0.25
的参数，并对该参数的数据进行平滑处理
。
[0019]进一步地，在本申请的一些实施例中，所述
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
神经网络模型包括：输入层
、
卷积层
、
池化层
、LSTM
层
、
注意力层
、
全连接层和输出层
。
[0020]进一步地，在本申请的一些实施例中，在步骤
S5
中，判断其针对目标井眼的适用性，包括以下步骤：
[0021]利用预测值与实际值的相关系数误差
R2判断所述用于机械比能预测的神经网络模型是否适用
。
[0022]进一步地，在本申请的一些实施例中，当所述相关系数误差
R2不低于
0.88
时，所述用于机械比能预测的神经网络模型适用于目标井眼；
[0023]当所述相关系数误差
R2低于
0.88
时，所述用于机械比能预测的神经网络模型不适用目标井眼；修改
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
神经网络模型的模型参数，重复步骤
S4
～
S5
，直至所述相关系数误差
R2不低于
0.88
，得到适用的用于机械比能预测的神经网络模型
。
[0024]本申请提供一种基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法，利用
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
神经网络对钻井时机械比能进行实时预测，其预测精度要远超普通机器学习模型
。
对同一区域内的新目标井，机械比能预测模型精度满足所需要求
。
利用该模型，通过优化钻压和转速的配比可以有效降低机械比能，司钻员可以参考优化后的钻压和转速来调整钻井参数，从而提高钻井效率，达到优化钻井的目的
。
附图说明
[0025]图1为本申请所提供的基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法的流程示意图<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法，其特征在于，包括：
S1
：获取目标井眼的随钻测井数据及录井数据，得到原始数据；
S2
：建立所述目标井眼的
Teale
机械比能优化模型，得到钻井参数，并根据所述钻井参数得到当前工况下的机械比能；
S3
：对所述测井数据及录井数据进行预处理，得到处理数据包；
S4
：建立
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
神经网络模型，利用处理数据包对神经网络模型进行训练，得到用于机械比能预测的神经网络模型；
S5
：利用用于机械比能预测的神经网络模型对目标井眼进行当前工况下机械比能预测，判断其针对目标井眼的适用性；
S6
：利用所述优化神经网络模型，通过优化钻压和转速的配比使得优化后机械比能小于所述目标井眼中当前位置机械比能
。2.
根据权利要求1所述的基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法，其特征在于，在步骤
S2
中，所述
Teale
机械比能优化模型为：其中，
WOB
为钻压，
kN
；
T
为顶驱扭矩，
kN
·
m
；
RPMX
为钻头转速，
r/min
；
D
为钻头直径，
mm
；
ROP
为机械钻速，
m/h。3.
根据权利要求1所述的基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法，其特征在于，在步骤
S1
中，所述测井数据及录井数据包括定期获取的岩石参数
、
钻头尺寸
、
钻井深度
、
大钩高度
、
钻时
、
钻速
、
大钩载荷
、
钻压
、
扭矩
、
顶驱转速
、
井下动力工具转速
、
钻头转速
、
立管压力
、
入口流量
、
出口流量
、
入口温度
、
出口温度
、
入口电导率
、
出口电导率
、
入口密度
、
出口密度
、
总池体积
。4.
根据权利要求1所述的基于
CNN
‑
LSTM
‑
Attention
模型的机械比能预测与优化方法，其特征在于，在步骤
S3<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟吉，冯嘉豪，祝效华，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：